我为什么盯了 MoonBit 三年：这门国产编程语言，压中 AI 时代！

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前言

我在公众号写过一篇 Lua 的故事，Lua 是巴西人发明的一门编程语言，在游戏领域影响力很大。

当时就想，中国程序员更多，怎么没有发明有世界级影响力的编程语言呢？

后来就注意到了张宏波老师发明的 MoonBit，这是一门静态类型，支持函数式和面向对象的编程语言，专注 WebAssembly 和 AI 原生，它有几个让人印象极其深刻的核心优势：闪电般的编译速度，极小的代码体积，运行起来飞快。

MoonBit 在发布之初就登上了 HackerNews 的头版头条， 可谓一炮走红。

从那以后，我就关注它的各种动态，看着它发布了一个个让人激动的功能：

• 异步编程库

• 用「moon-agent」 智能体框架，无缝融合庞大的 Python 生态

• 支持 LLVM 后端，Native 后端

• 形式化证明

• MoonBit Pilot

2025年 MoonBit 正式进驻北京大学计算机学院的研究生课程《编程语言的设计原理》中，作为一门新的编程语言，短短两年间就进入最高学府的课堂中，也算是一个「壮举」。

MoonBit 还风靡日文技术圈，成为日文技术圈广泛讨论的热门：

播客：海外开发者评价MoonBit 未来一定会火，会成为一个时代 ？

MoonBit 用户数也开始暴涨，从 2024 年的几千人，到 2025 年的10万人，再到目前接近四十万（数据来源 VS Code、Open VSX等插件下载量合计）。

MoonBit 的生态扩张速度迅猛，Mooncakes Packages 已达 1.6万 ，Modules 超过 1,700 个，Downloads 接近 500 万次。

按照数据统计，其实已经达到编程语言排行榜前二十的水平，当然 MoonBit 还需要时间来沉淀。

数据来源ChatGPT

毫不夸张地说，编程语言这样的底层技术，已经不再只是美国或欧洲的“专利”了，中国同样开始在这一层面上拿出有竞争力的创新。

本文也是系列文章的第一篇，后面我还会更新三篇更为详细的 MoonBit 技术亮点：

1. 《一次编写，到处运行：MoonBit 如何打造真正跨平台的 Agent Skills？》

2. 《一门语言打通前端、后端与原生应用：MoonBit 如何用多后端实现全栈开发？》

3. 《脚本语言般顺手，系统语言般高效：MoonBit 如何兼顾灵活表达与高性能？》

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MoonBit 的最新进展

经过这几年的发展，语言核心特性已趋于稳定，预计MoonBit 将在九月份正式迎来1.0版本。

截止发文，目前 MoonBit 最新版本 v0.10.4 重点提升了语言易用性、跨平台能力和开发体验。

新语法让功能扩展更明确，减少代码冲突，模式匹配、迭代器和字符串等常用写法也更加简洁。

标准库设计之初就支持硬件加速 SIMD。

原生编译能力已从苹果芯片 Mac 扩展到 Linux 和 Windows，调试编译速度进一步提升。

异步功能开始实验性支持 WebAssembly，同一程序可跨平台运行。

此外，编辑器、构建工具、文件监控和 Windows 兼容性均有改进，标准库性能持续优化。整体来看，MoonBit 正逐步走向更稳定、更易用、平台覆盖更广的开发工具链。

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强烈推荐 MoonBit 的技术优势

1. 形式化证明

MoonBit将形式化验证直接纳入原生工具链，使AI生成的代码不仅要通过编译和类型检查，还能接受程序性质层面的严格验证。

开发者可通过Hoare三元组、函数合约和循环不变量等方式，描述程序执行前应满足的条件、执行后必须成立的结果，以及循环过程中始终保持的性质。

相比使用独立的形式化证明语言，MoonBit允许对关键代码进行选择性证明，不必为整个程序补齐完整证明链，因此书写门槛更低，也更适合AI参与。

以容易出现边界和整数溢出错误的二分查找为例，代码、合约、谓词和验证结果都处于同一工程流程中。由此形成“AI生成—编译器检查类型—验证器检查性质—反馈并修正”的闭环。

更重要的是，MoonBit验证的是实际用于生产的代码，而不是从证明系统中抽取或转换出的另一份代码，从而减少验证对象与最终程序之间的偏差，提高AI代码的可靠性与可检查性。

2. 安全沙箱

MoonBit通过Wasm运行环境和策略文件，为AI生成代码及Agent Skill提供更可控的执行方式。

开发者可以把程序编译成可移植的Wasm字节码，经Mooncakes分发，在浏览器、云端、边缘节点或Agent运行时中执行，无需为每个工具单独配置Python、Node等环境。

每个Skill还可声明允许访问的网络地址、所需环境变量以及文件读写权限，运行时根据策略限制程序行为；未被授权的外部请求会被拒绝。

这样，代码需要访问哪些服务、使用哪些资源，都能提前查看和审计。

需要注意的是，这并非不可攻破的操作系统级安全沙箱，也无法完全防止已授权服务滥用数据，但它把默认不可见的外部依赖转化为显式权限声明。

对于需要自动运行第三方或AI生成代码的Agent而言，这种机制比直接执行普通脚本更透明、更易审查，也更便于控制潜在风险。

3. AI 原生

最近 量子位发布的一篇文章详细解析了论文《No Resource, No Benchmarks, No Problem? Evaluating and Improving LLMs for Code Generation in No-Resource Languages》，证明了MoonBit凭借清晰、易生成的语言设计，高质量文档与代码资源，以及快速编译、即时反馈的完整工具链，让AI更容易理解、生成并自动修正代码，因此是一门AI原生编程语言。

论文以MoonBit和Gleam为对象，研究大模型对缺少公开代码与教程的新语言的掌握能力。

结果显示，模型在零样本条件下表现很差，平均通过率约9%，主要问题甚至是语法错误。Few-shot和RAG虽能改善结果，但提升有限。

使用约1370万MoonBit代码与文档Token继续预训练后，模型成绩显著提高；再迁移指令跟随能力，Qwen 2.5 Coder 32B在三项测试中的通过率分别达到50.71%、53.04%和32.60%。

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总结

MoonBit 并不只是创造一门编程语言，它更是在探索 AI 时代的软件开发新范式：让代码更容易被 AI 理解和生成，让 AI 生成的程序更加可靠、安全、高效。

当然，一门语言最终能否成功，还需要时间、生态和开发者的共同推动。但短短几年，从一个新语言项目，到进入高校课程、登上 Hacker News、吸引全球开发者关注，并形成快速增长的生态，本身就是一件了不起的事情。

我也会持续关注 MoonBit，希望来自中国团队创造的编程语言，能够在全世界流行！

MoonBit 官网：

https://www.moonbitlang.cn/

MoonBit 包管理网站：

https://mooncakes.io/

MoonBit 官方文档：

https://docs.moonbitlang.com/zh-cn/latest/